Techik AI Multifunctional Chute Optical Sorter သည် multispectral imaging နှင့် ultra-high-definition AI vision တို့ကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး အရောင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အသွင်အပြင်အလိုက် ပစ္စည်းများကို စီစစ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် မှိုအစက်အပြောက်များ၊ အင်းဆက်ပိုးမွှားများ ပျက်စီးခြင်း၊ စက္ကူအစအနများ၊ ဆံပင်၊ ဖလင်အပိုင်းအစများနှင့် ဖုန်မှုန့်များကဲ့သို့သော မသန့်ရှင်းမှုများနှင့် အပြစ်အနာအဆာများကိုလည်း ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။
AI ကြီးမားသော မော်ဒယ်နည်းပညာနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ခြင်းက အခြေခံအရောင်ကွာခြားချက်များထက်ကျော်လွန်၍ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသော အသိအမှတ်ပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤစနစ်သည် မလိုလားအပ်သောပစ္စည်းများကို လေဖြင့်ခွဲထုတ်ရန်အတွက် မြင့်မားသောဖိအား၊ နိမ့်သောပဲ့တင်သံထုတ်လွှတ်သည့်အဆို့ရှင်စနစ်နှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
• အရောင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်၊ အသွင်အပြင်နှင့် အဏုဇီဝပစ္စည်းများ ကွာခြားချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မြင့်မားသော သန့်ရှင်းစင်ကြယ်မှု ခွဲခြားခြင်း။
• ဘက်စုံရောင်စဉ်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းနှင့် အလွန်မြင့်မားသော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ရှိသော AI အမြင်။
• စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှု။
• ပစ္စည်းကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် ချောမွေ့သောဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ထိရောက်သောလေဖိအားစနစ်။
• ရှုပ်ထွေးသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အနှောင့်အယှက်ခံနိုင်ရည်နှင့် တည်ငြိမ်သောလည်ပတ်မှုအတွက် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးအဆင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ။
• အဝေးထိန်းစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အွန်လိုင်းအဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် IoT ချိတ်ဆက်မှု။
| စီစစ်ရန် လိုအပ်သည် | အသိအမှတ်ပြုနိုင်စွမ်း | ဥပမာများ |
| အရောင်နှင့် အသွင်အပြင် | အမြင်အာရုံ ကွာခြားချက်များနှင့် ချို့ယွင်းချက်များကို ဖော်ထုတ်သည် | မှိုအစက်အပြောက်များနှင့် ပိုးမွှားများကြောင့် ပျက်စီးခြင်း |
| ပုံသဏ္ဍာန် | ပုံသဏ္ဍာန်အခြေခံ စီခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည် | ပစ္စည်းအလိုက် ပုံသဏ္ဍာန် စံနှုန်းများ |
| အဏုဇီဝအညစ်အကြေးများ | ထုတ်ကုန်စီးကြောင်းတွင် မလိုလားအပ်သော ပစ္စည်းငယ်များကို ဖော်ထုတ်သည် | စက္ကူအစအနများ၊ ဆံပင်၊ ဖလင်အပိုင်းအစများနှင့် ဖုန်မှုန့်အစုအဝေးများ |
ဤစီစက်ကို ကောက်ပဲသီးနှံများ၊ ဆီထွက်သီးနှံများ၊ လက်ဖက်၊ တရုတ်ဆေးဖက်ဝင်အပင်များ၊ ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ထားသော ဟင်းသီးဟင်းရွက်များ၊ အခွံမာသီးနှင့် အစေ့များနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပလတ်စတစ်များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
• ကောက်ပဲသီးနှံများနှင့် ဆီထွက်သီးနှံများ- ဆန်၊ ဂျုံ၊ ပဲပုပ်နှင့် ပဲပိစပ်။
• လက်ဖက်ရည်- အစိမ်းရောင်လက်ဖက်ရည်နှင့် အနက်ရောင်လက်ဖက်ရည်။
• တရုတ်ဆေးဖက်ဝင်အပင်များ- အက်စထရာဂလပ်စ်နှင့် အင်ဂျလီကာ။
• ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ထားသော ဟင်းသီးဟင်းရွက်များ- ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ထားသော မုန်လာဥနီနှင့် အခြားခြောက်သွေ့ထားသော ဟင်းသီးဟင်းရွက်ပစ္စည်းများ။
• အခွံမာသီးနှင့် အစေ့များ- နေကြာစေ့နှင့် အခြားအခွံမာသီး သို့မဟုတ် အစေ့ထွက်ပစ္စည်းများ။
• ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပစ္စည်းများ- ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပလတ်စတစ်အလွှာများ။
၁။ ပစ္စည်းသည် ပြွန်ခွဲဇုန်ထဲသို့ ဝင်ရောက်သည်။
၂။ ဘက်စုံရောင်စဉ်နှင့် အလွန်မြင့်မားသော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် ကင်မရာများသည် ပစ္စည်းအချက်အလက်များကို ဖမ်းယူသည်။
၃။ AI အသိအမှတ်ပြုမှုသည် အရောင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်၊ အသွင်အပြင်၊ အပြစ်အနာအဆာများနှင့် အမှုန်အမွှားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။
၄။ မြင့်မားသောဖိအား၊ နိမ့်သောပဲ့တင်သံထုတ်လွှတ်သည့်အဆို့ရှင်စနစ်သည် ဖော်ထုတ်ထားသော ပယ်ချသည့်ပစ္စည်းကို ဖယ်ရှားပေးသည်။
၅။ လက်ခံထားသော ပစ္စည်းသည် အရည်အချင်းပြည့်မီသော ထုတ်ကုန်စီးကြောင်းသို့ ဆက်လက်ရောက်ရှိသွားသည်။
သီးခြားပစ္စည်းနှင့် အရည်အသွေးလိုအပ်ချက်များအတွက် စီစစ်ခြင်းစံနှုန်းများကို သတ်မှတ်သင့်သည်။ ကိုယ်စားပြုနမူနာများသည် ဖယ်ရှားရမည့် ချို့ယွင်းချက်များနှင့် မသန့်စင်မှုများနှင့် သင့်လျော်သော စက်ဖွဲ့စည်းပုံကို သတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဒေတာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး ဟာ့ဒ်ဝဲသည် ရှုပ်ထွေးသော ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အနှောင့်အယှက်ခံနိုင်ရည်နှင့် တည်ငြိမ်သောလည်ပတ်မှုကို ပေးစွမ်းသည်။ စာရင်းပြုစုထားသော လည်ပတ်မှုအပူချိန်အပိုင်းအခြားမှာ 0–40 °C ဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသော ပစ္စည်းပုံစံ အင်တာဖေ့စ်သည် လည်ပတ်မှု ကန့်သတ်ချက်ကို လျှော့ချပေးပြီး စနစ်ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ စနစ်တွင် ၁၅ လက်မ မျက်နှာပြင်ကို အသုံးပြုသည်။
IoT ချိတ်ဆက်မှုသည် လုပ်ငန်းစဉ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် အဝေးထိန်းစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အွန်လိုင်းအဆင့်မြှင့်တင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကွန်ရက်ဆက်သွယ်ရေးကို ကြိုးမဲ့ သို့မဟုတ် ဝါယာကြိုးချိတ်ဆက်မှု ရွေးချယ်စရာများနှင့်အတူ 4G အဖြစ် စာရင်းသွင်းထားသည်။
| သတ်မှတ်ချက် | TCS-DS1T | TCS-DS2T | TCS-DZ3T | TCS-DZ4T | TCS-DZ5T |
| အီးဂျက်တာယူနစ်များ | ၁ × ၆၃ | ၂ × ၆၃ | ၃ × ၆၃ | ၄ × ၆၃ | ၅ × ၆၃ |
| စုစုပေါင်းပါဝါ | ၁.၀ ကီလိုဝပ် | ၁.၅ ကီလိုဝပ် | ၂.၀ ကီလိုဝပ် | ၂.၅ ကီလိုဝပ် | ၃.၀ ကီလိုဝပ် |
| လေသုံးစွဲမှု | ≤ ၀.၈ မီတာ/မိနစ် | ≤ ၁.၂ မီတာ/မိနစ် | ≤ ၁.၈ မီတာ/မိနစ် | ≤ ၂.၄ ကုဗမီတာ/မိနစ် | ≤ ၂.၈ ကုဗမီတာ/မိနစ် |
| အတိုင်းအတာများ | ၉၅၀ × ၁၆၇၅ × ၁၆၅၀ | ၁၂၆၀ × ၁၆၇၅ × ၁၆၅၀ | ၁၇၀၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၂၀ | ၂၀၀၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၂၀ | ၂၂၅၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၂၀ |
| စက်အလေးချိန် | ၄၈၀ ကီလိုဂရမ် | ၆၅၀ ကီလိုဂရမ် | ၈၀၀ ကီလိုဂရမ် | ၉၈၀ ကီလိုဂရမ် | ၁၂၀၀ ကီလိုဂရမ် |
| သတ်မှတ်ချက် | TCS-DZ6T | TCS-DZ7T | TCS-DZ8T | TCS-DZ10T | TCS-DZ12T |
| အီးဂျက်တာယူနစ်များ | ၆ × ၆၃ | ၇ × ၆၃ | ၈ × ၆၃ | ၁၀ × ၆၃ | ၁၂ × ၆၃ |
| စုစုပေါင်းပါဝါ | ၃.၄ ကီလိုဝပ် | ၃.၈ ကီလိုဝပ် | ၄.၂ ကီလိုဝပ် | ၄.၈ ကီလိုဝပ် | ၅.၅ ကီလိုဝပ် |
| လေသုံးစွဲမှု | ≤ ၃.၂ ကုဗမီတာ/မိနစ် | ≤ ၃.၈ ကုဗမီတာ/မိနစ် | ≤ ၄.၂ ကုဗမီတာ/မိနစ် | ≤ ၅.၀ ကုဗမီတာ/မိနစ် | ≤ ၆.၀ ကုဗမီတာ/မိနစ် |
| အတိုင်းအတာများ | ၂၆၅၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၂၀ | ၃၀၀၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၄၀ | ၃၂၈၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၄၀ | ၃၉၀၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၄၀ | ၄၅၀၀ × ၁၇၀၀ × ၂၀၄၀ |
| စက်အလေးချိန် | ၁၄၀၀ ကီလိုဂရမ် | ၁၇၀၀ ကီလိုဂရမ် | ၁၈၈၀ ကီလိုဂရမ် | ၂၂၀၀ ကီလိုဂရမ် | ၂၇၀၀ ကီလိုဂရမ် |
| သတ်မှတ်ချက် | တန်ဖိုး |
| လေဖိအား | ၀.၆–၀.၈ အမ်ပီယာ |
| ပြသမှု | ၁၅ လက်မ မျက်နှာပြင် |
| ကွန်ရက်ဆက်သွယ်ရေး | 4G (ကြိုးမဲ့/ဝါယာကြိုးဖြင့်) |
| ပရိုဆက်ဆာ | ဘုတ်အဆင့် ချစ်ပ်ပရိုဆက်ဆာ |
| ကင်မရာဖွဲ့စည်းပုံ | ၂၀၄၈ × ၂၀၄၈ |
| ဆိုလီနွိုက် အဆို့ရှင် | မြင့်မားသောဖိအား၊ နိမ့်သော pulse ejector valve စနစ် |
| Solenoid Valve ဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်း | > ၁၅ ဘီလီယံ လည်ပတ်မှု |
| အလင်းရင်းမြစ် ဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်း | > ၁၀၀,၀၀၀ နာရီ |
| ကိုယ်ထည်ပစ္စည်း | ကာဗွန်သံမဏိ / သံမဏိ |
| လည်ပတ်မှု အပူချိန် | ၀–၄၀ ဒီဂရီစင်တီဂရိတ် |
| လျှပ်စစ်ဓာတ်အားထုတ်ပေးသောကိရိယာ | ၂၂၀ ဗို့ AC၊ ၅၀/၆၀ Hz |
* ဆိုလီနွိုက် အဆို့ရှင်နှင့် မီးအရင်းအမြစ် ဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်း ကိန်းဂဏန်းများသည် စာရင်းပြုစုထားသော အစိတ်အပိုင်းများအတွက် အကျုံးဝင်ပြီး စက်တစ်ခုလုံးအတွက် အာမခံကာလကို ကိုယ်စားမပြုပါ။
အသုံးချမှုများတွင် ကောက်ပဲသီးနှံများ၊ ဆီထွက်သီးနှံများ၊ လက်ဖက်၊ တရုတ်ဆေးဖက်ဝင်အပင်များ၊ ရေဓာတ်ခန်းခြောက်ထားသော ဟင်းသီးဟင်းရွက်များ၊ အခွံမာသီးနှင့် အစေ့များနှင့် ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပလတ်စတစ်များ ပါဝင်သည်။ အသုံးချမှုအကဲဖြတ်ရန်အတွက် ကိုယ်စားပြုနမူနာများကို ပေးသင့်သည်။
ဟုတ်ကဲ့။ ဆံပင်နှင့် ဖလင်အပိုင်းအစများသည် စက္ကူအစအနများနှင့် ဖုန်မှုန့်အစုအဝေးများနှင့်အတူ စာရင်းဝင် အဏုကြည့်မှန်ပြောင်းဖြင့် မသန့်စင်သော အရာများထဲတွင် ပါဝင်သည်။ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကိုယ်စားပြုသော ပစ္စည်းနှင့် မသန့်စင်သော နမူနာများကို အသုံးပြု၍ အကဲဖြတ်သင့်သည်။
ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဒေတာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ပစ္စည်းနှင့် လိုအပ်သော စီစစ်မှုရလဒ်ဖြင့် စတင်ပါ၊ ထို့နောက် လိုအပ်သော အထွက်နှုန်း၊ တပ်ဆင်မှုနေရာ၊ ejector ပုံစံ၊ စုစုပေါင်းပါဝါ၊ ဖိသိပ်လေထောက်ပံ့မှုနှင့် လေသုံးစွဲမှုကို အကဲဖြတ်ပါ။ အမျိုးအစားတွင် မော်ဒယ်ဆယ်မျိုး ပါဝင်သည်။
ဟုတ်ကဲ့။ IoT ချိတ်ဆက်မှုသည် အဝေးထိန်းစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အွန်လိုင်းအဆင့်မြှင့်တင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ တပ်ဆင်မှုအတွက် ကြိုးမဲ့ သို့မဟုတ် ဝါယာကြိုးဆက်သွယ်ရေးအစီအစဉ်ကို အတည်ပြုပါ။
ပစ္စည်းအမျိုးအစား၊ ကိုယ်စားပြုနမူနာများ၊ ပစ်မှတ်ချို့ယွင်းချက်များနှင့် မသန့်စင်မှုများ၊ လိုအပ်သော throughput နှင့် လက်ခံထားသော ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို မျှဝေပါ။ Techik မှ သင့်လျော်သော မော်ဒယ်နှင့် ဖွဲ့စည်းမှုတစ်ခုကို အကြံပြုနိုင်ရန် တပ်ဆင်ရန်နေရာ၊ ဖိသိပ်ထားသောလေထောက်ပံ့မှု၊ နှစ်သက်ရာကိုယ်ထည်ပစ္စည်းနှင့် ချိတ်ဆက်မှုလိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းပါ။